Científicos de la Universidad de Vigo trabajan en un innovador sistema de lucha contra el fraude alimentario
Científicos de la Universidad de Vigo trabajan en un sistema más sencillo, preciso y rápido, que emplea imágenes hiperespectrales y métodos de aprendizaje automáticos para autentificar semillas, harinas y productos texturizados de cereales, legumbres y frutos
Un proyecto SmartControl, liderado por la Universidad de Vigo, desarrolla métodos y sistemas ágiles, precisos y sencillos que permitan realizar estas verificaciones y las nuevas tecnologías. Concuerda con la necesidad que indican desde las administraciones públicas, que cada vez prestan más atención en garantizar la autenticidad e integridad de los alimentos, debido al aumento de los fraudes alimentarios.
Coordinado por el catedrático Jesús Simal Gándara, miembro del grupo de Investigaciones Agrarias y Alimentarias (AA1), la investigación se centra en desarrollar un sistema que permita certificar la autenticidad de semillas, harinas y elaborados en polvo/texturizados de cereales, leguminosas y frutos secos.
Para eso se proponen emplear imágenes hiperespectrais y métodos de aprendizaje automático (SmartControl). Con un presupuesto de 212.500 euros, el proyecto en el que también está involucrado el investigador Gonzalo Astray, acaba de echar a andar y se desarrollará hasta agosto de 2027 contando con un equipo multidisciplinar de áreas como la tecnología alimentaria, la ingeniería industrial, la ingeniería informática, la química y la farmacia.
La investigación se centra en productos de diferentes denominaciones de origen protegidas o indicaciones geográficas protegidas españolas
Como explica Simal, “este innovador proyecto se basa en la hipótesis de que esas imágenes hiperespectrais combinadas con métodos avanzados de aprendizaje automático (ML) pueden representar una revolución para la evaluación de la autenticidad de semillas, harinas y polvos y productos texturizados de cereales, legumbres y frutos secos”. La finalidad es desarrollar un sistema SmartControl que, “empleando las firmas espectrales inherentes a estos productos alimentarios, pueda identificar y autenticar con precisión su composición, origen y calidad”.
Productos de diferentes Denominaciones
La investigación se centra en productos de diferentes denominaciones de origen protegidas o indicaciones geográficas protegidas españolas. Se trata, en todos los casos, como señalan los investigadores, de “cultivos vitales en España”, por lo que es de especial interés garantizar su autenticidad y calidad. Simal y Astray explican que estos cultivos contribuyen al mantenimiento de la biodiversidad y a la calidad de los paisajes favoreciendo la producción local y reduciendo las importaciones de estas materias primas y, por lo tanto, ayudan a reducir el uso de combustibles fósiles y la huella de carbono.
El sistema podría aplicarse en diferentes puntos de la cadena de producción, dependiendo de las necesidades específicas de cada sector
El proyecto se marca tres objetivos fundamentales. El primero es establecer una base de datos hiperespectral para una amplia variedad de semillas, harinas y polvos, y productos texturizados de cereales, legumbres y frutos secos orientada a capturar las huellas espectrales inherentes. El segundo es desarrollar modelos de aprendizaje automático, entrenando modelos de machine learning de última generación capaces de distinguir entre los productos alimentarios previamente numerados.
El tercer paso será el desarrollo de un sistema SmartControl que incorporará los modelos de ML diseñados a un sistema de control integrable en líneas de encausado de alimentos, de modo que sea posible a evaluación no destructiva y en tiempo real, asegurando la autenticidad del producto y contribuyendo a mantener su calidad.
Aplicabilidad de los resultados
Los investigadores recuerdan que, en la actualidad, un gran número de métodos para garantizar la autenticidad de las semillas y harinas tienen una utilidad limitada porque requieren “equipos caros, mucho tiempo de análisis y formación profesional”. El equipo de la UVigo propone un nuevo método de detección “más fácil de usar, muy preciso y rápido”. Este sistema, detalla el investigador, podría aplicarse en diferentes puntos de la cadena de producción, dependiendo de las necesidades específicas de cada sector.
Simal destaca que “en el caso de las plantas de encausado, podríamos instalar nuestros equipos en las líneas de producción para realizar análisis en tiempo real”. Por ejemplo, en el empaque, podrían emplearse para verificar la calidad de los productos antes de ser enviados al consumidor. Además, destacan que esta metodología propuesta para seis indicaciones geográficas protegidas “podría transferirse posteriormente la otras regiones de España y Europa”.
